摘要：研究人员表示，发现一项假设的100%有效干预措施可以解决抑郁症、无家可归、个人和社区贫困、教育差距、缺乏保险和失业等艾滋治疗和护理障碍，可以在10年内将全国艾滋发病率降低29%。

红枫湾APP：马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员发表在《医疗保健管理科学》上的一项研究，量化了一系列社会因素对艾滋病毒传播的影响。

研究人员表示，发现一项假设的100%有效干预措施可以解决抑郁症、无家可归、个人和社区贫困、教育差距、缺乏保险和失业等艾滋治疗和护理障碍，可以在10年内将全国艾滋发病率降低29%。

该数学模型是机器学习、概率论和模拟的一种新型集成，将成为决策者优化社会项目的重要工具，并将应用于其他疾病。

尽管药物可以100%抑制病毒，使疾病传播率为0，但2022年美国仍有31800位新增艾滋感染者。此外，在美国，人均终身艾滋成本为420285美元。

研究人员表示，艾滋病在我看来是应该能被消除的疾病，但真正推动疫情流行的是社会脆弱性。例如，44%的艾滋感染者有某种残疾，43%的家庭收入处于或低于贫困线。

虽然以往的研究主要关注艾滋传播的行为风险因素——性行为和共用针头——但对社会因素与艾滋病风险行为之间关系的量化研究较少。

研究人员表示，仅靠行为干预是不够的，我们还需要一些额外的干预措施。我们开发了一个模型，帮助我们确定共同的社会负担是什么，以及它与增加艾滋风险的行为机制有何关系。

研究团队首先确定了被诊断为艾滋患者（PWDH）中同时受到抑郁症、无家可归、个人和社区贫困、教育差距、缺乏保险或失业影响的比例。

他们发现，78%的PWDH至少受到其中一个社会因素的影响；58%的PWDH有一或两个社会因素，另外20%有两个以上的社会因素。（值得注意的是，该模型着眼于关联而非因果关系，并假设了一种理想化的假设干预，100%有效。）

该模型考虑了不同的社会因素对艾滋护理和治疗造成了不同程度的障碍。比较失业和缺乏保险。失业的PWDH比缺乏保险的PWDH多，分别为14%和3%。然而，以往的研究却表明，保险对艾滋护理的影响比失业更大。

个人有可能面临这些社会因素中的一个或两个。只面临一个社会因素的人，其艾滋病护理差距可能与面临两个社会因素的人不同。

随着更多的社会因素的介入，估计这些差距的复杂性也在增加。该模型是将概率论与机器学习的新结合，旨在量化这一点。

随后通过模拟进行假设性分析，以估计一种可以完全消除这些差距的假设性干预措施的影响，即所有人都将获得与没有社会负担的人相同的更高水平的艾滋护理。

研究人员表示，我们可能需要的干预措施，如食品和住房援助，可能会涉及一些成本，但我们将减少病例的比例。治疗本身的成本非常高。那投资于预防能否避免未来的治疗成本？

从这个角度来看，该模型可以帮助决策者优化最具成本效益的社会项目组合。如果每次干预措施都像一个杠杆，如果你能找到最佳组合，你可能不需要把每个杠杆都拉到100%。而此工具有助于分析这些资源分配决策。

此外，社会项目的影响不仅限于艾滋。疾病并非孤立发生，同样的社会决定因素与其他疾病有关，从艾滋和性传播感染到心理健康，从心血管疾病和糖尿病再到孕产妇发病率和死亡率。每种疾病的决策过程都由不同的实体发生，但都发生在同一个人身上。

那么，我们如何将所有这些干预措施整合到决策分析中呢？这是开发一种帮助资源分配策略的工具的长期目标的一部分。

来源：健康净水妙招